import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential # 专门处理模型序列Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense # 每一层数量

x_data = [1, 2, 3]
y_data = [1.1, 2.11, 3.09]

# 使用keras.model创建模型序列
model = Sequential()
# 使用model的add方法向模型中添加dense层，输入数据数量1维度， 输出神经元1个
model.add(Dense(1, input_dim=(1))) # units=1 神经元数量 input_dim输入维度

# 模型配置/编辑：model.compile,指定优化器optimizer，指定损失loss
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='mse')

# 模型训练:调用fit方法
model.fit(x_data, y_data)
# 预测：调用predict方法
print(model.predict(x_data))
